该项目通过强化学习训练教师模型，帮助大型语言模型学习如何进行推理，以便在测试阶段实现更好的扩展性和性能。
GitHub 项目 SakanaAI/RLT（Reinforcement‐Learned Teachers），是由 Sakana AI 发布的开源框架，核心目标是让**小型模型（teacher）专注于“教学”**而不是直接解题，从而更高效、更低成本地培养大型模型（student）具备推理能力。
一、项目背景与核心理念 🎓
传统强化学习中，teacher 模型被训练去“自己解题”，再将其解答作为训练数据供 student 模型学习。但这过程昂贵、缓慢，且学习目标与最终用途（教学）不一致。而 RLT 方法提出：
- 直接给 teacher 提供题目 + 标准答案，让它输出清晰、结构化的解题思路，就像优秀的老师讲课。
- teacher 的强化学习奖励，不依据它是否解出题目，而是依据 student 模型是否能通过其讲解正确还原答案（即讲解的教学效果）
二、为什么这样能奏效？
- 高效教育目的对齐：teacher 是专门为了“教懂学生”，而不是为了“自己解题”，训练目标更精准。
- 小模型即有效教学者：实验显示，只有 7B 参数 的 teacher，教学效果优于数百亿模型（比如 DeepSeek R1 的 671B 参数）
- 资源与成本大幅下降：训练 32B 参数 student，使用 7B teacher 可以 当天完成单节点训练，成本显著低于传统 RL 方法（几千美元 vs 数十万）
三、性能实验与数据对比
- 学生模型（32B）通过 7B teacher 训练后，在若干基准测试中拿到 37.6% 表现，高于使用 DeepSeek R1（671B teacher）训练的 34.4% 学生成绩
- RLT 实验中还涵盖了 AIME 2024、MATH500、GPQA Diamond 等数学与逻辑推理任务，7B teacher 被证明具有非常优秀的 distillation 效果
四、项目代码结构与使用指南
GitHub 仓库 SakanaAI/RLT 提供完整代码、配置与模型解释，主要内容包括：
- 训练脚本：包含监督微调（SFT）阶段＋强化学习阶段，默认以 Qwen/Qwen2.5‑7B-Instruct 作为 teacher 基础模型。
- 配置系统：使用 Hydra 管理实验配置 (
cfgs/run_cfg/*.yaml)；配合launch.sh和launch_with_server.sh可用于不同 GPU 资源环境。 - 数据格式：输入要求包含
question与solution列，可 optional 包含reasoning_trace；通过自定义数据也可以开展训练。 - 预训练模型与使用建议：提供 RLT-7B student checkpoint，可用于推理或继续 fine‑tuning（托管于 Hugging Face）
五、RLT 的潜力与适用场景
| 优势 | 说明 |
|---|---|
| 💡 成本低效益高 | 小模型 teacher 更节约硬件与时间资源 |
| 🚀 快速迭代 | 几天甚至一天就能训练出强推理 student |
| 📚 理解性强 | 输出解释具有结构性，便于迁移与调试 |
| 🌐 开源可复制 | Apache‑2.0 授权，研究者或产品团队可自由试用 |
适合希望构建具备推理能力但资源有限的团队，或研究如何更好地让模型“教”另一个模型，而不仅是“做”任务。
总结一句话
RLT 是一种 “小模型当老师、大模型当学生”的强化学习新范式：teacher 被训练生成高质量讲解以构建 student 的理解能力，从而极大降低训练成本、提升学习效率，同时仍能在复杂 reasoning 任务中表现优异。GitHub 上的该项目为其核心算法提供了完整开源实现与使用说明，是实践或研究该方法的重要入口。
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